模态缺失场景下基于生成重构和交互式自挖掘的多模态情感分析
Multimodal sentiment analysis based on generative reconstruction and interactive self-mining in scenario of missing modalities
广东工业大学 a. 自动化学院; b. 计算机学院, 广州 510006
摘要
在多模态情感分析任务中，真实应用常出现模态缺失现象，而现有缺失模态生成方法普遍过度依赖自动生成的模态表示，易导致生成误差放大和泛化能力不足等问题。为此，提出一种提示生成-双模态重构-自挖掘的多模态情感分析框架(Prompt-Reconstruct-Mining，PRM)。针对单模态和双模态缺失场景，该框架首先利用生成式提示与已有模态信息对缺失模态进行初步估计，随后设计了双模态支撑重构机制，有效降低单源生成误差；在融合阶段创新性地引入自挖掘算子(Self-Mining Operator)显式学习未缺失模态的深层语义特征，并提出零向量位插入(Zero-Slot Insertion)策略聚合全局上下文信息。实验结果表明，在CMU-MOSI和CMU-MOSEI数据集的单模态和双模态缺失场景下，PRM模型的Accuracy和F1分别平均提升约1%–3%，并且在动态缺失与跨数据集迁移实验中仍表现出稳健的泛化能力，验证了模型在复杂缺失情境下的有效性与鲁棒性。
基金项目
国家自然科学基金重点项目(62237001)
广东工业大学教育信息化教改专项"人工智能背景下的高校数据治理实施路径研究"(211230073)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.07.0269
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第3期
发布历史
[2025-11-18] 优先出版
引用本文
冯广, 周科栋, 伍文燕, 等. 模态缺失场景下基于生成重构和交互式自挖掘的多模态情感分析 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (3). (2025-11-18). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.07.0269. (Feng Guang, Zhou Kedong, Wu Wenyan, et al. Multimodal sentiment analysis based on generative reconstruction and interactive self-mining in scenario of missing modalities [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (3). (2025-11-18). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.07.0269. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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